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基于图的高光谱遥感数据半监督分类算法研究

作者简介第1-8页
摘要第8-10页
ABSTRACT第10-14页
第一章 绪论第14-20页
 §1.1 选题背景及意义第14-15页
 §1.2 国内外研究现状与存在问题第15-17页
     ·基于图的半监督分类算法研究现状第15-16页
     ·图构造方法研究现状第16页
     ·目前存在的问题第16-17页
 §1.3 论文主要研究内容第17-18页
 §1.4 论文的组织结构第18-20页
第二章 基于图的半监督分类算法第20-27页
 §2.1 传导式半监督分类算法第20-24页
     ·最小分割Mincut第21页
     ·高斯随机场和调和函数GRHF第21-22页
     ·局部和全局一致性LGC第22-23页
     ·线性邻域传播算法LNP第23-24页
 §2.2 直推式半监督分类算法第24-26页
     ·流形正则化MR第25-26页
 §2.3 本章小结第26-27页
第三章 基于线性邻域传播的加权K近邻算法第27-36页
 §3.1 加权K近邻算法第28页
 §3.2 基于线性邻域传播的加权K近邻算法第28-30页
 §3.3 高光谱数据实验结果与分析第30-34页
     ·数据描述第30-32页
     ·实验结论与分析第32-34页
 §3.4 本章小结第34-36页
第四章 基于流形学习进行图结构设计的半监督分类算法第36-52页
 §4.1 几种典型流形学习算法第37-43页
     ·多维尺度化MDS第37-38页
     ·等距映射算法ISOMAP第38页
     ·拉普拉斯特征映射LE第38-40页
     ·局部线性嵌入LLE第40-41页
     ·局部切空间排列LTSA第41-43页
 §4.2 基于流形学习构图的LapSVM算法第43-45页
     ·LapSVM算法原理第43-44页
     ·基于流形学习算法的图结构设计第44-45页
 §4.3 基于流形学习构图的LapSVM算法性能比较实验第45-50页
     ·数据描述第45-46页
     ·实验结果与分析第46-50页
 §4.4 本章小结第50-52页
第五章 基于不相似图和相似图组合的标签传递算法第52-62页
 §5.1 不相似图构造第53-55页
     ·基于稀疏表达的不相似概率计算第53-54页
     ·基于不相似概率的不相似图构造第54-55页
 §5.2 基于不相似图和相似图组合的标签传递算法第55-57页
     ·相似图构造第55页
     ·混合图拉普拉斯第55-56页
     ·基于不相似图和相似图组合的标签传递算法第56-57页
 §5.3 高光谱遥感数据实验结果与分析第57-61页
     ·数据描述第57页
     ·实验结论与结果分析第57-60页
     ·算法参数敏感性分析第60-61页
 §5.4 本章小结第61-62页
第六章 结论与展望第62-64页
 §6.1 结论第62-63页
 §6.2 展望第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-68页

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